세계 제약·바이오 업계가 2026년을 기점으로 인공지능을 본격 도입하며 대대적인 변화를 맞이할 전망이다. 시장조사기관 알파센스가 발표한 보고서에 따르면, 제약사들은 특허 만료로 인한 매출 감소와 정부의 약값 규제 압박에 맞서기 위해 AI를 활용한 빠른 신약 개발에 사활을 걸고 있다.

2037년까지 연 3,000억 달러 매출 증발... 제약사들 인수합병 167% 급증

제약·바이오 업계가 직면한 가장 큰 위협은 특허 만료다. 특허가 만료되면 복제약(제네릭)이 쏟아져 나와 약값이 폭락하기 때문이다. 2037년까지 매년 3,000억 달러(한화 약 433조 원) 이상의 매출을 올리던 약들이 특허 보호를 잃을 것으로 예상된다. 자체 연구개발만으로는 이 손실을 메우기 어려워, 2025년 12월 기준 제약사들의 인수합병 건수가 전년 대비 167% 급증했다.

한 제약회사 과학자는 "대규모 특허 만료를 앞두고 있지만 이를 대체할 신약 파이프라인이 없는 회사들은 다른 곳보다 훨씬 더 절박한 상황"이라고 말했다.

보고서는 2026년 제약사들이 세 분야에 집중적으로 투자할 것으로 내다봤다. 첫째는 암세포만 정확히 공격하는 항체 치료제 같은 정밀 항암제 분야다. 둘째는 유전자를 직접 교정해 질병을 치료하는 유전자 치료제 분야다. 셋째는 당뇨병 치료제로 유명한 GLP-1 계열 약물처럼 여러 질환을 동시에 치료하는 대사질환 치료제 분야다. 이들은 환자가 많거나 비싼 가격을 받을 수 있어 '대박 신약'이 될 가능성이 크다.

특히 제약사들은 중국 바이오 기업들로부터 신약 기술을 빠르게 사들이고 있다. 중국 바이오텍은 가격이 저렴하면서도 품질이 좋고, 이미 임상시험 후반 단계까지 진행된 기술을 보유하고 있기 때문이다. 한 제약사 시장접근 담당 이사는 "중국 바이오 회사 중에서 '숨겨진 보석'을 찾는 경쟁이 군비 경쟁처럼 치열하다"고 표현했다.

미국 정부 약값 규제로 제약사 판매 방식 전면 변경

제약사들의 장기적인 수익은 새로운 규제 환경에서 살아남느냐에 달려 있다. 미국의 인플레이션감축법(IRA)은 정부가 직접 고가 약품의 최고 가격을 정하도록 했고, 이 낮아진 가격은 2026년부터 적용된다. 게다가 제약사들은 일정 구간에서 약값의 20%를 직접 부담해야 하는 새로운 책임까지 떠안게 됐다.

한 전직 제약 유통 회사 임원은 "IRA는 현재 약값에 대한 가장 강력한 공격이며 막을 수 없는 상황이다. 업계가 제기한 모든 소송이 실패하고 있다"고 말했다.

이에 제약사들은 2026년 세 가지 방식으로 대응하고 있다. 첫째, '많이 팔기'에서 '효과 입증하기'로 전환이다. 이제는 약을 많이 팔아서 돈을 버는 게 아니라, 환자 치료 결과가 좋아야 돈을 받는 '성과 기반 계약' 방식으로 바뀌고 있다. 효과가 좋으면 보상을 받고, 효과가 없으면 손해를 보는 구조다.

둘째, 소비자 직접 판매다. 릴리다이렉트 같은 새로운 플랫폼은 중간 유통업체를 건너뛰고 환자에게 직접 약을 판매해 이윤을 지킨다. 트럼프 행정부의 압력으로 화이자 등 주요 제약사들은 관세 면제를 받는 대신 직접 판매 채널을 통해 최저가로 약을 공급하기로 합의했다.

셋째, 미국 내 생산 시설 확대다. 관세를 피하기 위해 제약사들은 수십억 달러를 투자해 미국 내 공장을 늘리고 있다. 이는 중국 등 해외 의존도를 줄이고 직접 판매 전략과도 맞물린다.

"몇 년 걸리던 일을 몇 주 만에"... AI가 신약 개발 속도 혁신

신약 개발과 의료 서비스에 드는 시간과 비용을 줄여야 한다는 절박함이 2026년 헬스케어 산업의 AI 도입을 이끄는 가장 큰 동력이다. 헬스케어 전반에서 AI 사용은 시범 사업 단계를 넘어 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

한 글로벌 제약회사의 생물의약품 연구 책임자는 "과거에는 몇 년이 걸렸던 프로젝트를 이제 몇 주나 몇 달 만에 끝낸다. AI 덕분에 신약 개발 기간이 절반 이상 줄었다. 비용도 20~30% 절감했다"고 밝혔다.

생명과학 장비 회사들과 임상시험 대행 기관들도 AI 기반 신약 개발의 핵심 역할을 한다. 장비 회사들은 유전자 분석기나 성분 분석기 같은 기계에 AI를 내장해 신약 개발 알고리즘 학습에 필요한 대량의 고품질 데이터를 빠르게 만들어낸다. 임상시험 대행사들은 AI로 임상시험 장소를 정확히 찾고, 환자 모집 위험을 미리 예측하며, 손으로 하던 데이터 정리 작업을 자동화한다.

AI와 디지털 기술은 신약 개발뿐 아니라 정부 규제에 맞춘 새로운 판매 방식도 뒷받침한다. 제약사들은 '성과 기반 계약'으로 전환하기 위해 AI를 활용한다. AI 시스템으로 환자 반응률을 정확히 추적하면, 대규모 환자 집단에서도 재정 위험을 잘 예측하고 관리 비용을 줄일 수 있다.

또한 AI 기반 정밀 진단은 맞춤형 치료를 안내하고 성과 기반 모델의 근거를 제공하는 데 필수적이다. AI는 간단한 혈액 검사(액체생검)로 얻은 데이터를 분석해 환자의 유전자가 특정 치료에 반응할지 미리 알려준다. 한 바이오제약 컨설턴트는 "AI는 소비자 직접 판매의 핵심이다. AI 없이는 직접 판매가 수익이 아니라 비용만 늘릴 것"이라고 강조했다.

간호사 하루 1시간 절약하는 AI... 병원·의료기기·보험사도 도입 가속

병원과 의료진들은 가장 시급한 문제인 인력 부족, 치료 비용 관리, 행정 업무 과부하를 해결하기 위해 AI를 사용하고 있다. 병원들은 진료 및 운영 비용을 줄이기 위해 '주변 임상 인텔리전스' 도구를 쓴다. 이 도구는 의사와 환자의 대화를 자동으로 듣고 진료 기록을 작성해 의사와 간호사의 문서 작업 시간을 크게 줄인다. 한 대형 병원 의료 책임자는 "AI 솔루션 덕분에 간호사들의 기록 업무가 상당히 줄었다. 하루에 최대 1시간을 절약할 수 있었다"고 말했다.

운영 및 예측 AI는 행정 업무에도 활용된다. 예를 들어 재입원 위험이 높은 환자를 미리 찾아내거나, 병원 인력 배치와 일정을 최적화하는 데 쓰인다. 재택 의료 업체 수익 관리 회사의 전 부사장은 "재입원은 모두에게 최악의 상황이다. 하지만 이제 예측 분석으로 특정 지표를 가진 환자가 재입원할 가능성이 3배 높다는 것을 미리 알 수 있다"고 설명했다.

의료기기 회사들도 핵심 기능에 AI를 접목하고 있다. 의료 영상 분야에서 AI는 MRI나 CT 스캔 사진을 분석해 질병 패턴을 찾아내고, 로봇 수술 장비를 안내해 정밀도를 높이고 회복 시간을 단축한다. 웨어러블 기기나 혈당 측정기, 각종 센서에서 나오는 연속적인 환자 데이터를 AI가 분석해 패혈증이나 부정맥 같은 심각한 건강 위험을 실시간으로 미리 예측하기도 한다.

보험사와 약국 급여 관리자들도 늘어나는 비용과 새로운 규제에 대응하기 위해 AI를 도입하고 있다. 보험사들은 사전 승인이나 보험금 청구 같은 복잡하고 시간 많이 드는 절차를 AI로 자동화한다. 약국 급여 관리자들은 과다 처방 관리와 사기·낭비 적발에 AI를 대대적으로 활용한다. 한 전직 의료 IT 기업 부사장은 "AI는 사기 탐지 같은 방식으로 가치를 입증할 수 있다. 이게 아마 가장 즉각적인 기회일 것"이라고 말했다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 제약회사들이 AI를 쓰는 가장 큰 이유는 뭔가요?

A. 신약을 만드는 데 드는 엄청난 시간과 돈을 줄이기 위해서입니다. AI를 쓰면 과거 몇 년 걸리던 작업을 몇 주나 몇 달 만에 끝낼 수 있고, 개발 기간은 절반 이상 줄이면서 비용은 20~30% 아낄 수 있습니다. 게다가 2037년까지 매년 430조 원 규모의 매출이 특허 만료로 사라질 위기에서 AI는 새로운 대박 신약을 빨리 만드는 필수 도구가 되고 있습니다.

Q2. 병원에서는 AI를 어떻게 쓰나요?

A. 주로 의사와 간호사의 일을 줄여주기 위해 씁니다. 예를 들어 AI가 의사-환자 대화를 자동으로 듣고 진료 기록을 작성해주면 간호사가 하루 최대 1시간을 절약할 수 있습니다. 또 재입원 위험이 높은 환자를 미리 찾아내거나, 병원 인력 배치를 효율적으로 조정하는 데도 AI를 활용합니다.

Q3. '성과 기반 계약'이 뭐고 왜 중요한가요?

A. 약값을 판매량이 아니라 실제 치료 효과에 따라 매기는 새로운 방식입니다. 치료가 잘 되면 돈을 더 받고, 효과가 없으면 손해를 보는 구조입니다. 미국 정부가 약값을 강하게 규제하면서 제약사들은 약의 실제 가치를 증명해야 하는 상황이 됐고, AI로 환자 반응을 정확히 추적하며 이 새로운 방식에 적응하고 있습니다.

해당 기사에 인용된 보고서 원문은 알파센스에서 확인 가능하다.

보고서 명: Healthcare 2026 Industry Outlook: A Year of Necessary Transformation

이미지 출처: 알파센스

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.